Q

[질문] 이노그리드의 AI 기반 PaaS 플랫폼으로 Single Sign-On 보안 환경을 구축할 경우, PaaS와 온프레미스 앱 모두에 대한 ID 및 액세스 관리는 어떤 방식으로 운영하는 것이 좋을까요?

임종택 2025-06-26 14:19
A

자체 인증 서비스가 있으시면 활용하거나, Keycloak 등의 서비스를 이용하여 권한을 관리하고 SSO를 제공하면 좋을 것 같습니다.

이노그리드 2025-06-26 14:37
Q

[질문] 클라우드 애플리케이션 보안에서 DevOps가 꼭 알아야 할 보안에 대해서 알고 싶습니다.

양성필 2025-06-26 14:19
A

코딩 → 빌드 → 배포 전 과정에 보안 자동화를 구성하고, 취약점 관리, 정책 승인, 시크릿 보호가 일상화되어야 DevSecOps를 실현할 수 있습니다.

이노그리드 2025-06-26 14:28
Q

[질문] 이노그리드의 AI 기반 PaaS 플랫폼의 다른 플랫폼이나 서비스 대비 가장 큰 특징은 무엇인가요?

주영선 2025-06-26 14:19
A

AI-PaaS 플랫폼은 학습부터 배포까지의 MLOps 환경을 하나의 워크플로우를 통해 노코드 UI로 편리하게 이용할 수 있게하는 것을 목표로 하고 있습니다.

이노그리드 2025-06-26 14:31
Q

[질문] 컨테이너 기반 환경에서 모델 배포 자동화는 얼마나 유연하게 가능한가요?

여현동 2025-06-26 14:18

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Q

[질문] 솔루션 도입 전에 기업 입장에서 준비해야 하는 사항이나 필수 고려사항은 무엇인가요?

주영선 2025-06-26 14:17
A

PaaS 시스템으로 기존 레거시 시스템을 현대화하려면 절대적으로 애플리케이션을 실제 개발한 개발자 (또는 외주 개발사)의 협조가 필요합니다. 솔루션 도입 이전에, PaaS 시스템으로 현대화할 후보 애플리케이션을 사전에 지정하고, 지정한 애플리케이션 개발자의 협조가 가능한지 체크하는것이 성공적인 애플리케이션 PaaS 전환에 도움이 될 듯 합니다.

이노그리드 2025-06-26 14:24
Q

[질문]이노그리드 AI PaaS 사용 시, 기존 온프레미스나 (멀티)네이티브 클라우드 인프라에서 전환에 따른 API 등 오류에 대한 유의 사항과 고려할 점은 무엇인지요?

지정호 2025-06-26 14:17

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Q

[질문] AI 기반 DevOps에서 CI/CD 파이프라인의 성능을 모니터링하고 최적화하기 위해 어떤 메트릭이나 지표를 활용하고 계신가요?

현승헌 2025-06-26 14:14
A

DevOps 성능 모니터링은 AI 기반 분석을 통해 병목 탐지, 리소스 최적화, 배포 리스크 예측으로 확장하고 있습니다. 이노그리드는 이를 DevOpsit 관련 한 내용을 수집·시각화하고 있으며, 향후엔 AI Agent가 파이프라인 병목 개선까지 제안하는 구조로 고도화해나가고자 합니다.

이노그리드 2025-06-26 14:22
Q

[질문] AI모델 개발부터 배포까지의 워크플로우를 자동화하는 데 있어 오픈소스 도구와 상용 솔루션 간의 성능 차이는 어떤가요? 그리고 확장성 측면에서의 장단점은 무엇이 있는지?

박선희 2025-06-26 14:13
A

오픈소스 도구는 Kubeflow, MLflow처럼 확장성과 유연성이 뛰어나며, 사용자 환경에 맞게 커스터마이징이 가능하다는 장점이 있습니다. 반면 상용 솔루션은 초기 설정과 유지보수가 간편하고 UI가 직관적인 경우가 많아 빠른 도입에는 유리합니다. 성능 차이는 크게 차이나기보다는 현재 AI-PaaS는 편의성 향상측면이 많습니다. 확장성은 커스텀 tool 등록 지원을 통해 최대한 지원할 수 있도록 하고 있습니다.

이노그리드 2025-06-26 14:28
Q

[질문] 이노그리드의 AI-PaaS 플랫폼이 멀티 클라우드 환경에서 벤더 종속성(Lock-in) 문제를 최소화하기 위해 어떤 기술적 접근 방식과 전략을 채택하고 있나요?

이원규 2025-06-26 14:12
A

이노그리드는 AI-PaaS 설계 시 오픈소스 중심, GitOps 선언형 관리, 자원 추상화 계층 구성을 통해 특정 클라우드 벤더에 종속되지 않는 멀티클라우드 이식성과 운영 독립성을 확보했습니다. 결과적으로, AI 워크플로우와 모델을 다양한 환경에서 유연하게 운영·이전할 수 있는 구조를 갖추고 있습니다.

이노그리드 2025-06-26 14:24
Q

[질문] AI-PaaS 플랫폼이 MLOps 파이프라인 구축에 어떻게 기여하나요?

여현동 2025-06-26 14:12
A

AI-PaaS 플랫폼은 오픈소스 기반으로 운영 중인 프로젝트로, 단순한 기능 제공을 넘어 MLOps 파이프라인을 손쉽게 구성하고 이용할 수 있도록 개발하고 있습니다.

이노그리드 2025-06-26 14:25
Q

[질문] 멀티 클라우드 환경에서 CI/CD 파이프라인을 일관성 있게 구성하기 위한 핵심 고려사항은 무엇인가요?

정하나 2025-06-26 14:11
A

핵심 고려사항은 개발 및 운영에 있어 계획성이 상당히 중요합니다. 이노그리드에서는 이를 쉽게 제공하기 위해서 추상화를 통해 제공하고자 노력합니다.

이노그리드 2025-06-26 14:26
Q

[질문] 오픈소스 기반 플랫폼은 유연성이 강점이나, 기존 레거시 시스템(예: 온프레미스 DB, 모놀리식 애플리케이션 등)과의 연동 시 기술적 병목이 생기거나 이중 관리가 필요할 수 있는데, 오픈소스 기반 AI-PaaS 플랫폼의 핵심 워크플로우와 내부 통합 시, 레거시 시스템과의 연계는 어떤 방식으로 접근해야 하나요?

이상욱 2025-06-26 14:10
A

데이터 연계는 저장소의 경우는 Ceph, S3 연동을 지원하며, 벡터 DB 일부를 지원합니다. 나머지 레거시 시스템 지원은 향후 워크플로우에 커스텀 API/Tool을 연계할 수 있는 기능을 통해 workflow 상에서 연계 가능합니다.

이노그리드 2025-06-26 14:21
Q

[질문] AI 모델 개발과 운영은 일반적인 DevOps 파이프라인보다 복잡하며, 데이터 버전 관리, 실험 추적, 재현성, 배포 후 모니터링까지 고려해야하며, AI 기반 서비스의 CI/CD를 DevOps 환경에 자연스럽게 통합(MLOps)하면서, 운영 효율을 확보하고 장애를 최소화할 수 있는 구체적인 구성 방안이 필요되는데, AI-PaaS 플랫폼을 실제 DevOps 환경에 적용할 때, 모델 개발과 운영(MLOps)의 연계는 어떻게 구성되며, 이를 통한 운영 효율성 향상 사례가 있나요?

이상욱 2025-06-26 14:09
A

안녕하세요. AI-PaaS 플랫폼은 MLflow 실험 추적, Kubeflow 파이프라인 자동화를 결합해 개발부터 배포·모니터링까지 일관된 MLOps 워크플로우를 제공합니다. 하반기 출시 예정이라 운영 효율성 향상 관련해서는 구체적인 사례는 추후 공유드릴 수 있을 것 같습니다.

이노그리드 2025-06-26 14:19
Q

[질문] 이노그리드 AI 기반 PaaS 플랫폼을 활용하여 AI/ML 전문가가 아닌 사용자가 현업 데이터를 올려주고 사내 전문가가 데이터 분석, 모델설계, 학습부터 배포를 진행할 수 있도록 지원하나요?

임종택 2025-06-26 14:09
A

UI/UX로 가능한 노코드 기반으로 학습 및 배포할 수 있도록 개발되고 있습니다. 전문가가 아닌 사용자도 편리하게 이용할 수 있게 지원 예정입니다. 데이터 분석 부분은 간단한 전처리만 지원하고 있어 추가 상세 내용은 향후 고도화 예정입니다.

이노그리드 2025-06-26 14:15
Q

[질문] AI-PaaS 플랫폼 도입 시, 기존 레거시 시스템과의 연동 및 데이터 마이그레이션 전략은 어떻게 가져가야 효과적일까요? 구체적인 성공 또는 실패 사례가 있다면 알려주세요

이원규 2025-06-26 14:07
A

안녕하세요. AI-PaaS 플랫폼은 클라우드부터 플랫폼 서비스까지 한번에 배포 가능하게 패키징되어 개발하고 있습니다. 오픈소스 기반으로 연동하여 개발하고 있으나 레거시 시스템을 이미 구축하여 운용중이시면 연동이나 마이그레이션은 아직 제약이 있습니다. 데이터의 경우 제공하는 Tool을 통해 AI-PaaS 저장소에 연동 혹은 기종 ceph, s3 스토리지 Key를 연동하여 데이터를 가져갈 수 있습니다. 현재 AI-PaaS 플랫폼을 공개SW 개발단계로 올해 하반기 출시 예정입니다.

이노그리드 2025-06-26 14:13
A

AI-PaaS 도입 시, 레거시 시스템과는 API/메시징 연동, 데이터는 단계적 마이그레이션으로 접근해야 하며, 실시간 요구와 민감 데이터를 구분하여 처리하는 하이브리드 아키텍처가 효과적입니다. 이노그리드는 실제로 AI 모델과 레거시 시스템을 API 기반으로 연결한 프로젝트를 현재 계획 중입니다.

이노그리드 2025-06-26 14:19
Q

[질문] DevOps 자동화를 위한 CI/CD 파이프라인은 클라우드 서비스마다 제공 기능과 환경이 달라, 멀티 클라우드 환경에서의 이식성과 유지보수가 복잡해질 수 있습니다. 특히, 클라우드 간 리소스 연계와 인증/보안 정책 통합은 운영 리스크가 될 수 있는데, 멀티 클라우드 환경에서 DevOps 자동화를 구현할 때, 플랫폼 간 파이프라인 이식성 및 보안 연계는 어떻게 보장할 수 있나요?

이상욱 2025-06-26 14:02

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Q

[질문] 멀티 클라우드 환경에서 AI 기반 PaaS를 활용하여 DevOps 파이프라인의 CI/CD 최적화 시, 가장 중요하게 고려해야 할 보안 요소는 무엇이며, 이노그리드는 어떤 방식으로 이를 해결하고 있나요?

이원규 2025-06-26 14:00
A

[답변] 멀티 클라우드 환경에서 CI/CD 과정이 복잡하고 관리 포인트가 많을 수 있으며, 그만큼 보안 취약점이 생길 가능성이 높습니다. 그리 생각하여 무엇보다 중요한 것은 CI/CD 과정의 통일성 및 관리로 생각합니다. 그에 맞춰 이노그리드는 통합된 CI/CD 프로세스를 제공하여 보안 관리의 부담을 덜고 관리 편리하게 하는데 집중하고 있습니다.

이노그리드 2025-06-26 14:12
Q

m-trend report가 다운이 안되는데요. 회사 보안에 막혀 있는것 있는 것 같아요. 별도 메일로 받을 수는 없을까요?

김기혁 2025-06-25 15:13

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Q

[질문] 과거 M-Trends 리포트의 적중률은 어느 정도였나요?

전영진 2025-06-25 15:00

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Q

[질문] 클라우드 및 SaaS 환경에서 공격자가 데이터에 접근하기 위해 주로 악용하는 취약점이 있다면 무엇이며, 이에 대응하는 클라우드 보안 전략이 기존 온프레미스 모델과 어떻게 달라져야 할까요?

방성현 2025-06-25 15:00

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